Akademik Veri Yönetim Sistemi
ENGINEERING SCIENCES, 2020 (Hakemli Dergi)
Günümüzde yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı sınıflama işlemlerinden özel kalıplar tanımaya kadar birçok yerde karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada, YSA tabanlı özgün bir algoritma ile kalp sağlığının önemli göstergelerinden biri olup, işaretlenmesi diğer EKG referans noktalarına göre güç olan T dalga sonunun tespiti önerilmiştir. Genel olarak, zamana bağlı sinyal serilerinin işlenmesinde ileri sinir ağları sınırlı başarı sağlanabildiğinden geri dönüşümlü YSA mimarisi kullanılmıştır. Önerilen algoritmanın etkinliğinin gösterimi için, PHYSIONET/QT veri tabanında bulunan tek kanaldan elde edilen EKG sinyalleri önişlemlere geçirilerek, kümeleme diyagramları ile T dalgasının son noktası sıkıştırılmış bir alana indirgenmiştir. Algoritmadan elde edilen sonuçlar, bu alanda standartlarda ifade edilen beklentilerin üzerinde bir performans sergilemiştir. 55’i eğitim atımı olan toplam 295 atımda mutlak olan hata değerlerinde 11.16±6.16 milisaniye, mutlak olmayan hata değerlerinde ise -4.70±6.64 milisaniyelik iyi bir performansa ulaşılmıştır. Ayrıca geliştirilen bu yöntem, önceden eğitilmemiş ve uzmanlar tarafından işaretlenmiş 421 yeni atım üzerinde denendiğinde, -6.40±17.22 milisaniye gibi çok iyi bir mutlak olmayan işaretleme hata değerine ulaşılmıştır.